生物医学文本挖掘及其应用

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文本挖掘技术在生物医学文献管理中的应用

文本挖掘技术在生物医学文献管理中的应用摘要：生物医学文献以非结构化的文本形式存在，文本挖掘能够从海量的生物医学文献中发现有趣的知识和模式，可以提高对生物医学文献的管理和建设效率。

本文针对生物医学领域，阐述了文本挖掘的具体过程，论述了生物医学文本挖掘现有的研究方法，详细讨论了生物医学文献的分类和关系抽取，最后对文本挖掘在生物医学领域的应用前景做了展望。

关键词：文本挖掘生物医学文献文本分类关系抽取一、引言信息爆炸时代，各行业每时每刻都在产生和积累大量的以各种形式保存的信息，这些信息以指数级的速度不断积累和增长，如何快速准确地从这些纷乱的数据中提取出有价值的信息是急待解决的问题。

文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的、可理解的、最终可用的知识的过程，同时运用这些知识更好地组织信息以便将来参考[1]。

如今文本挖掘已经成为国际上非常活跃的一个研究领域。

随着生物医学领域的快速发展，生物医学文献呈指数级增长，成为一座巨大的知识宝库。

然而面对如此大规模的、快速增长的科学文献数据，即便是该领域内的专家也无法依赖手工方式从中获取感兴趣的信息。

由于生物医学文献绝大多数都是以非结构化的形式存在于文本文件中，因此采用文本挖掘技术对生物医学文献数据进行管理是非常有必要的。

二、文本挖掘过程文本挖掘通常包括文本数据预处理、特征信息提取和数据挖掘三个步骤。

文本挖掘过程如图1所示：图1 文本挖掘过程文本数据预处理的质量会直接影响到最终的结果，英文文本数据预处理包括无用词过滤和词干化处理。

文本特征信息提取是将非结构化或半结构化的文本数据转化为挖掘工具可以处理的中间形式的过程，特征提取首先要识别文本中包含重要信息的特征项。

本文采用数学模型来表示这些特征项，常用的特征表示模型有布尔模型、向量空间模型和概率模型，通过特征表示得到的向量维数较高，特征抽取的基本思想是利用映射的方法将高维特征映射到低维空间中，特征抽取一般是构造一个评价函数，然后对每个特征向量进行评估，删除评估分数较低的特征向量。

医学数据的分类与挖掘方法及应用案例

医学数据的分类与挖掘方法及应用案例医学数据在当今医疗健康领域占据着重要地位。

随着医疗技术的不断发展和数据信息的积累，如何高效地进行医学数据的分类与挖掘成为了医学研究的重要课题之一。

本文将介绍医学数据的分类与挖掘方法，并结合实际案例探讨其应用。

首先，我们来介绍医学数据的分类方法。

医学数据可以根据数据类型、数据来源、数据属性等多个维度进行分类。

从数据类型角度来看，医学数据常见的类型包括图像数据、文本数据、生物信号数据等。

图像数据主要包括CT、MRI等医学影像数据，而文本数据则包括病历、医疗文献等。

生物信号数据则涵盖了ECG、EEG等多种生理信号数据。

对不同类型的医学数据进行分类，可以帮助医务人员更好地理解和分析数据，为临床决策提供支持。

另外，医学数据还可以根据数据来源进行分类。

医学数据的来源多种多样，如临床医院、医学实验室、移动设备等。

根据数据来源的不同，数据的质量、规模和格式也会有所不同。

将医学数据按来源进行分类能够帮助研究人员识别并选取适合的数据集，提高数据的可信度和准确性。

此外，医学数据还可以根据数据属性进行分类。

数据属性包括性别、年龄、病症类型、疾病阶段等信息。

通过对医学数据在属性上的分类，可以进一步分析不同群体的特征和规律，为个性化医疗提供更好的支持。

在医学数据的挖掘方面，常用的方法包括机器学习、数据挖掘和人工智能等。

首先，机器学习是一种基于统计学原理和算法的数据分析方法，能够通过训练模型从数据中学习到规律并预测未知数据。

在医学领域中，机器学习方法被广泛应用于疾病预测、药物设计和患者诊断等方面。

例如，基于机器学习的肺癌预测模型可以通过对肺部CT影像数据进行特征提取和分类，提供肺癌患者的个性化治疗方案。

其次，数据挖掘是一种通过发掘数据中未知的规律、模式和关联来提取有价值信息的方法。

在医学数据中，数据挖掘可以帮助发现疾病的危险因素、分析药物的副作用等。

例如，基于数据挖掘的药物副作用检测系统可以从大量的临床数据中挖掘不良反应的模式和规律，为药物研发和医保决策提供依据。

医疗大数据分析中的文本挖掘技术介绍

医疗大数据分析中的文本挖掘技术介绍在医疗行业中，随着大数据的不断涌现，文本挖掘技术日益受到关注和应用。

文本挖掘是指通过自然语言处理、机器学习、数据挖掘等技术手段，从文本数据中提取有价值的信息和知识的过程。

在医疗大数据分析中，文本挖掘技术可以帮助医疗机构和研究人员进行疾病风险预测、生物医学文献分析、药物副作用监测等任务，为医学研究和临床决策提供支持。

首先，文本挖掘技术在医疗大数据分析中的应用之一是疾病风险预测。

通过分析患者的病历文本、病理报告、实验室检验报告等大量文本数据，文本挖掘技术可以提取出患者的疾病风险因素、病情发展趋势等信息，并进行预测。

例如，在肿瘤研究领域，文本挖掘技术可以帮助研究人员从大量的文献中发现肿瘤的新预防、诊断和治疗方法，为医学研究提供有力的支持。

其次，文本挖掘技术在医疗大数据分析中还可以应用于生物医学文献分析。

大量的医学文献被以文本形式存储，其中包含了丰富的医学知识。

通过文本挖掘技术的应用，可以从海量的文献中抽取出有价值的知识，如疾病的发病机制、药物治疗的新颖机制等。

同时，文本挖掘技术可以辅助医学研究人员进行文献检索，提高搜索效率和准确性。

此外，药物副作用监测也是医疗大数据分析中文本挖掘技术的重要应用领域之一。

药物副作用是指在使用药物过程中引起的不良反应，医疗机构和药企需要对药物副作用进行监测和评估。

文本挖掘技术可以帮助医疗机构从诊疗记录、药物处方记录等文本数据中挖掘出患者的药物副作用信息，以及药物之间的相互作用等关联规律，为药物的研发和监管提供参考。

同时，通过对社交媒体、患者论坛等互联网上的医疗文本进行挖掘，还可以发现一些未知的药物副作用并及时进行预警，降低患者的风险。

在医疗大数据分析中，文本挖掘技术的具体步骤包括数据收集、文本预处理、特征提取、模型构建和评估等。

首先，需要收集大量的医疗文本数据，如病历、医学论文、药物说明书等。

然后，对文本数据进行预处理，包括文本分词、停用词去除、词干化等，以便后续的特征提取和模型构建。

医学数据挖掘技术的使用教程与示范

医学数据挖掘技术的使用教程与示范数据挖掘技术是指从大量的数据中找出未知的、可理解的、潜在的可应用的模式的过程。

在医学领域，数据挖掘技术被广泛应用于提取和分析医学数据，为医疗决策、疾病预测和个体化治疗等提供支持。

本文将介绍医学数据挖掘技术的基本概念、方法和应用案例，以帮助读者更好地了解和应用这一技术。

一、医学数据挖掘技术的基本概念与理论1. 医学数据挖掘的定义和目标医学数据挖掘是指从医学数据库中提取知识、模式和关联规则的过程。

其目标是通过分析和挖掘数据，找出隐藏在数据背后的规律和信息，用于指导医学研究和临床实践。

2. 医学数据挖掘的基本方法医学数据挖掘的基本方法包括分类、聚类、关联规则挖掘和预测。

分类是指将数据划分为不同的类别或标签，聚类是将数据划分为相似的组，关联规则挖掘是寻找数据之间的相关性，预测是根据已有数据预测未知数据的结果。

3. 医学数据挖掘的常用算法医学数据挖掘常用的算法包括决策树、神经网络、支持向量机、关联规则挖掘和贝叶斯分类器等。

这些算法可以根据具体的任务和数据特点选择使用，以提高挖掘的准确性和效率。

二、医学数据挖掘技术的应用案例1. 疾病预测医学数据挖掘技术可以通过分析患者的临床特征、生化指标和基因表达谱等数据，预测患者是否具有某种疾病的风险。

例如，通过建立机器学习模型，可以根据患者的基因型和环境因素预测乳腺癌的发生风险，从而提供个体化的预防和治疗建议。

2. 药物研发医学数据挖掘技术可以挖掘大量的药物化学结构、生物活性和临床试验数据，辅助药物研发过程。

通过分析药物与靶点之间的关联关系，可以发现新的药物靶点和药物作用机制，加快药物研发的速度和效率。

3. 临床决策支持医学数据挖掘技术可以分析医院的临床数据库和电子病历数据，提供临床决策支持。

例如，通过挖掘患者的病历数据，可以预测出院后的住院死亡风险，帮助医生制定更加合理和个体化的治疗方案。

4. 健康管理与监测医学数据挖掘技术可以分析患者的健康数据，提供个体化的健康管理和监测服务。

Survey生物医学文本挖掘最新进展

Survey生物医学文本挖掘最新进展今天给大家介绍2020年5月康奈尔大学Fei Wang教授团队发表在Briefings in Bioinformatics的综述“Recent advances in biomedical literature mining”。

该综述总结了生物医学文献挖掘研究中存在的问题、方法和最新进展，并讨论了未来的研究方向。

1研究背景随着生物医学研究迅速发展，产生了大量的生物医学文献。

但研究者很难阅读如此大量的文献，因此，对生物医学文献的自动知识提取和挖掘显得尤为重要。

康奈尔大学综述了生物医学文献挖掘（BLM）的最新进展，重点关注了五个关键任务：生物医学命名实体识别（BioNER）与规范化（NEN）、生物医学文本分类、关系抽取（RE）、路径提取和假设生成。

在这些任务中，生物医学命名实体识别和规范化以及文本分类是其他任务的基础，它们是关系抽取等其他下游任务的必要步骤。

而路径提取和假设生成通常在关系抽取之上进行。

该研究调查的生物医学文献挖掘如图1所示。

图1 BLM的最新进展2生物医学命名实体识别与规范化2.1 任务定义从技术上讲，生物医学命名实体识别（BioNER）的目标是从文本中找到提到生物医学实体的界限。

生物医学实体命名规范化（BioNEN）是将获得的生物医学命名实体映射到受控词汇表中。

2.2 生物医学命名实体识别的方法传统的BioNER方法大致可以分为三类：基于词典的方法、语义方法和统计方法，这三种方法都有一些不可避免的缺点。

而因为深度学习技术可以在没有额外特征工程的情况下以端到端的方式进行训练，所以现在许多学术研究者都致力于将其应用于NER。

2.3 生物医学命名实体规范化的方法目前常见的生物医学命名实体规范化的方法有基于规则的NLP技术来改进生物医学文本中疾病名称的规范化、基于CRF的成对学习排序方法进行疾病名称规范化和利用医学名词的字典查找方法进行疾病名称的规范化。

利用文本挖掘技术分析银屑病中医用药规律

（．１首都医科大学附属北京中医医院，北京１０１；２中国中医科学院中医临床基础医学研究所，０００．北京１００；０７０
３兰州大学数学与统计学院，肃兰州７００；４上海中医药大学，．甘３００．上海２１０）０２３
ＳａｉｉｓＬｎｈｕＵｉｒｉ，ａｚｏ３００Ｃｉａ４ＳａｇａｎｖｒｉＴａｉｏａｈｎｓｄｃｎ，ｈｎｈｉｔｔｔ，ａｚｏｎｖｓｙＬｎｈｕ７００，ｈｎ；．ｈｎｈｉｉｅｓｙｏｒｄｔｎｌｉｅｅｓｃｅｔＵｔｆｉＣＭｅｉｉＳａｇａｅ
・
２８・
ＣＤｅｏｒａｌｈｉｅＳＪｕｎｏｆｎｆｍａｔｏｏＴＭＩｏｒｎｎＣｉ
Ｎ．１１ｏ１８ｏ１ｏｖ２０Ｖ．１Ｎ．１
利用文本挖掘技术分析银屑病中医用药规律
姜春燕谭勇，，杨静蔡锋宇文亚郑光，，，，。郭洪涛，一吕爱平
ｃｌｃｅｒｍｈｎｓｉｍｅｉａｉｒｔｅＤａａａｅ（ＢＭ）ａｃｅｓｄｔｂｓｓｅｔｂｉｈｄｏｌｔｄｆｏＣｉｅｅＢｏｄｃｌＬｔａｕｒｔｂｓＣｅｅ．ｎｄＡｃｓａａａｅｗａｓａｌｅ．ｓ
，
ｒ．ｅｉｈｎｓｄｃｎｓｉｌＣｐｔｌｄｃｌｎｖｒｉ，ｅｉｇ１０１。ｈｎ；．ｓｉｔＢｓｃｅｅｒｈｎＪｉｎＣｉｅｅＢｊｇＭｅｉｉｅＨｏｐｔ，ａｉｉａｉｓｙＢｉｎ０００Ｃｉａ２ｎｔｕｅｏａｉＲｓａｃａａＭｅＵｅｔｊＩｔｆＩＣｉｉａｄｃｎ，ｈｎｃｄｍｈｎｓｄｃｌｃｎｅ，ｅｉｇ１００，ｈｎ，．ｃｏｌｆＭａｈｍｔｓｎｌｃｌｎＭｅｉｉｅＣｉａＡａｅｙｏＣｉｅｅＭｅｉｉｃｓＢｉｎ０７０ＣｉａｆａＳｅｊ＂３Ｓｈｏｔｅａｉｄｏｃａ

生物医学文本挖掘研究的体会

今后的方向
应用领域上，向生物信息学靠拢；实行中，寻求获得经济效益的可能；学科上，最终目标是知识发现；方法上，探索本体论在医学领域中的应用。
二、数据挖掘工具
文本挖掘的主要内容
1. 术语识别 2. 信息抽取 3. 发现关系
Text Mining Tools
Semantic Knowledge Representation/语义知识表征项目，SKR / 美国国立医学图书馆,1998年启动文本中所包含知识进行正确表达利用美国国立医学图书馆现有的资源，尤其是一体化医学语言系统（UMLS）的知识库和 SPECIALIST系统所提供的自然语言处理工具，开发出可以表达生物医学文本的实用程序。
基础不等于研究内容具体方法的使用（具体、数目）
这个库的开放特性使得读者在R统计程序语言中免费扩展。只用10行代码来分析主题词的相关性。对于生物信息学家和统计学家来说， MedlineR是建立更加复杂的文献数据挖掘应用的基础。
MedlineR
为生物医学家和统计学家建立的文献数据挖掘工具的免费资源库 MedlineR的源代码可以从 /pub/medlineR中获得。
取得的成果
方法是可行的。得到的规则。开发出相应的数据挖掘平台。
– BICOMS – MeSH_Manager
建立A02 A02 A02 A02 A02 A03 A05 A07 A07 A07 A08 S1 Pathology Physiology Physiopathology Metabolism Metabolism Drug Effects Drug Effects Metabolism Drug Effects Drug Effects Drug Effects M2 G06 G11 G11 G04 D09 G06 A05 D27 G09 A07 G05 S2 null Physiology Physiology Physiology Metabolism Drug Effects Metabolism Pharmacology Drug Effects Physiology Drug Effects M1/S1 的病态结构的生理功能的异常功能的代谢变化的代谢变化受药物作用受药物作用的代谢变化受药物作用受药物作用受药物作用 SR 作为… 的结果是...的位置破坏是...的位置是...的位置发生了影响受...影响发生了影响发生了 M2/S2 代谢过程的生理变化的生理变化的生理变化的分解代谢受药物作用的代谢变化的药理作用受药物作用的生理功能受药物作用

基于重现的无词典分词方法在中文生物医学文本挖掘中的应用

Ｍｅｉｌｃｎｅ，ｅｇ１０２，ＣｉａｄａｉｃＢｉｎ０００ｈｎｃＳｅｓ
［ｂｔａｔＡｓｃ］Ｂｓｄｏｒｆｎｏｕｔｎｏｅｒｃｌｏｘｍｎｎｄｔｅｏｓｆｈｎｓｏｄｓｇｅｔｉｎｃｍｉｅｉｒａｅｎａｉｔｄｃｏｆｈｉｉｅｆｅｔｉｉｇａｅｍｔｄｉｅｒｅｍｎａｏ，ｏｂｎｄｗｔｂｅｉｒｉｔｐｎｐｔｎｈｈｏＣｅｗｔｈ
王军辉胡铁军李丹亚
（中国医学科学院医学信息研究所北京１０２）０００
［要］在对文本挖掘和中文分词方法进行概述的基础上，结合中文生物医学文本的特点，提出基于重现摘
的无词典分词方法在构建医学文献相关性数据库、发现医学新名词、预测新兴研究趋势和基于文献的知识
ｔｅｃａａｔｒｔｓｏｉｅｅｂｏｄｃｌｔｘ，ｔｅｐｐｒｐｔｆｒａｄａｐｉａｉｎａｓｍｐｉｎｆＣｉｅｅｗｏｄｓｇｎａｉｎｗｔｏｔｔｅｈｈｒｃｅｉｉｆｓｃＣｈｎｓｉｍｅｉａｅｔｈａｅｕｓｏｗｒｐｌｔｓｕｔｓｏｈｎｓｒｅｍｅｔｔｉｈｕｈ — ｃｏｏｏｓｕｕｔｏａｅｎｒｃｒｎｅｉｏｓｒｃｉｇｍｅｉａｅａｅｒｉｌｓｄｔｂｓｓｃｅｎｎｅｄｃｌｔｒ，ｄｔｃｉｇｒｓａｃａｒｓｍｅｈｄｂｓｄｏｅｕｒｃｎｃｎｔｔｄｃｌｒｌｔｄａｔｅａａａｅ，ｓｒｅｉｇｎｗｍｅｉａｅｍｓｅｅｔｅｅｒｈｅｕｎｃｎｔｅｄａｄｋｏｌｄｅｄｓｏｅｙｂｓｄｏｉｒｔｒｓｒｎｎｎｗｅｇｉｃｖｒａｅｎｌｅａｕｅ．ｔ

文本挖掘技术的研究与实践

文本挖掘技术的研究与实践随着信息时代的到来，数据量不断增加，给人们带来了更多的信息，但同时也给信息处理带来了巨大的挑战。

文本挖掘技术的出现为解决这个难题提供了新的方法和技术手段。

本文将会从定义、分类、技术原理、典型应用四个方面分析文本挖掘技术的研究与实践。

一、概述文本挖掘（Text Mining）是指从大量未经结构化的文本数据中通过数据挖掘技术和自然语言处理技术自动提取出有用的信息和知识的过程。

文本挖掘技术的应用范围非常广泛，包括金融、医疗、新闻、社交、生物等领域。

二、分类文本挖掘的应用范围非常广泛，根据应用场景和技术手段的不同，文本挖掘可以分为以下几个方面：1. 文本分类：指将文本按照某种标准进行分类。

2. 文本聚类：指将文本按照相似性进行分组，每个组称为一个聚类。

3. 关键词抽取：从文本数据中提取出最能反映文本意义的词语。

4. 实体抽取：识别文本中的人名、地名、机构名等实体元素。

5. 情感分析：根据文本上下文的分析，判别文本的情感倾向。

三、技术原理文本挖掘技术的基本流程包括分词、特征选择、建立模型、模型评估等。

其中，文本的分词是指将文本内容分割成适当的词语，词语则是文本挖掘的基本单位。

文本特征是指用来描述文本某一局部或所有的特殊性质，包括词频、信息熵、TF-IDF等。

其中，TF-IDF是计算一个词语在文档中出现频率和在所有文档中出现频率之比，用于衡量一个词语对于一个文档的重要性。

建立模型包括监督学习和非监督学习，其中最常见的算法包括朴素贝叶斯、支持向量机等。

模型评估则是通过预测和现实的比较来评估模型的准确性和可预测性。

四、典型应用文本挖掘在实际应用中有着非常广泛的应用场景，主要包括以下几个方面：1. 情报分析：文本挖掘可以用来分析各种新闻、论文等文本信息，帮助政府、企业等机构做出更明智的决策。

2. 金融分析：文本挖掘可以用于金融新闻和分析报告的挖掘和分析，帮助投资者做出更加明智的决策。

3. 市场营销：文本挖掘可以帮助企业利用社交媒体和用户评论等文本信息进行市场调研分析，找出潜在的商业机会。

文本挖掘技术在药物研究中的应用

介绍。本文就当前最新生物医学文本挖掘技术在药物
研究领域中的相关研究成果和主要内容进行了调查和
２０００万生物医学引文，其中包括１２０多万篇生物医学文摘，并仍以平均每年７０万篇的速度增长。如
分析，并对未来发展做出展望。
２生物医学文２０１３— ０５—１５
（作者简介］胡双，硕士研究生；通讯作者：胡建华，副
教授。
ｄｒｕｇｒｅｓｅａｒｃｈ，ｍａｉｎｌｙｉｎｃｌｕｄｉｎｇｄｕｇｒｎａｍｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｄｕｇｒｔａｒｇｅｔｄｉｓｃｏｖｅｒｙ，ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｄｕｇｒｅｆｉｆｃａｃｙ，ｒｅｇｕｌａｒｉｔｙｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＣｈｉ－ｎｅｓｅｍｅｄｉｃｉｎｅｉｎｔｒｅａｔｍｅｎｔ．Ｉｎｔｈｅｅｎｄ，ｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｔｅｘｔｍｉｎｉｎｇｉｎｍｅｄｉｃｌａｋｎｏｗｌｅｄｇｅｄｉｓｃｏｖｅｒｙａｒｅｐｏｉｎｔｅｄｏｕｔａｎｄｔｈｅｕｐｃｏｍｉｎｇｃｈｌｌａｅｎｇｅｓａｎｄｔｈｅｏｐｐｏｒｔｕｎｉｔｉｅｓｏｆｔｅｘｔｍｉｎｉｎｇｉｎｄｕｇｒｒｅｓｅａｒｃｈｒｅａｐｒｏｓｐｅｃｔｅｄ．

生物信息学与生物医学工程中的数据挖掘与信息整合方法

生物信息学与生物医学工程中的数据挖掘与信息整合方法第一章：引言生物信息学与生物医学工程是生命科学和信息技术的交叉学科领域，其目标是通过利用大规模的生物数据，发现生物学上的模式和关联，并应用于生命科学的研究和医学的实践。

在这个领域中，数据挖掘和信息整合方法起着至关重要的作用。

本文将重点介绍生物信息学与生物医学工程中的数据挖掘与信息整合的方法和应用。

第二章：数据挖掘方法数据挖掘在生物信息学和生物医学工程中被广泛应用。

其中，机器学习是一种常用的数据挖掘方法。

通过对已知的生物数据进行特征提取和分类、回归、聚类等算法分析，可以预测和发现新的生物学模式和关联。

此外，深度学习方法也被应用于处理高维、大规模的生物数据，如基因组数据和蛋白质结构数据。

此外，关联规则挖掘和序列挖掘等方法也被用于生物学序列数据的分析和发现。

第三章：信息整合方法生物信息学与生物医学工程中的数据来自于各种不同的数据源，如基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等。

这些数据源之间的整合是十分重要的。

信息整合方法包括数据标准化、数据集成和数据挖掘等技术。

例如，基因表达数据集成可以通过将不同实验室和平台上的数据整合为一个一致的数据集，从而提高数据的可靠性和一致性。

此外，还可以应用本体论等知识表示方法来实现不同数据源之间的语义一致性。

第四章：应用案例一：生物标志物发现生物标志物是指与某种疾病或生物过程相关的特定分子或生物特征。

生物信息学和生物医学工程中的数据挖掘方法可以用于发现生物标志物。

通过分析大量的生物数据，如基因表达数据、蛋白质组学数据等，可以发现与疾病相关的分子特征。

这些标志物的发现有助于疾病的早期诊断、预测疾病进展和疾病治疗的响应。

第五章：应用案例二：药物研发生物信息学和生物医学工程在药物研发过程中也发挥着重要作用。

数据挖掘方法可以帮助筛选药物靶点、预测药物与靶点的互作、优化药物分子结构等。

通过分析已知的药物分子和靶点的关联数据，可以发现新的药物靶点和药物分子，为药物研发提供新的方向。

文本挖掘的可行性分析

文本挖掘的可行性分析导言随着信息技术的迅猛发展，海量的文本数据不断产生。

如何利用这些数据提取有价值的信息，成为了许多领域的研究关注焦点之一。

文本挖掘作为一种针对文本数据的挖掘技术，日益被广泛应用于商业、社会科学、医学和自然语言处理等领域。

本文将探讨文本挖掘技术的可行性，并分析其潜在的应用前景。

文本挖掘技术的主要内容文本挖掘技术是一种结合了机器学习、自然语言处理和数据挖掘的跨学科领域，旨在从大量的文本数据中提取出有价值且隐含的信息。

其主要内容包括文本预处理、特征提取、模型训练与评估以及结果解释等几个方面。

文本预处理文本预处理是文本挖掘的第一步，用于清洗和转换原始文本数据，以便进行后续的处理。

常见的预处理方法包括去除噪音、分词、去除停用词、词干化和标准化等。

特征提取特征提取是文本挖掘的核心环节，主要目的是将文本数据转化为能够被计算机处理的数值特征。

常见的特征提取方法包括词袋模型、TF-IDF、词嵌入和主题模型等。

模型训练与评估模型训练与评估是文本挖掘的关键步骤。

在训练阶段，可以使用各种机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机和深度学习算法等，对提取的特征进行建模。

在评估阶段，通过使用标注好的数据集进行模型性能的评估，并根据评估结果进行调整和改进。

结果解释结果解释是文本挖掘的最后一步，用于对模型结果进行解释和理解。

可以采用可视化技术来展示挖掘结果，并通过人工分析进一步提取更深层次的信息。

文本挖掘的可行性数据可行性文本挖掘技术的可行性首先取决于数据的可行性。

文本数据的可行性主要体现在数据的获取和数据的质量两个方面。

数据的获取可以通过各种渠道和手段进行收集，如开放数据集、网络爬虫和人工标注等。

尤其是随着互联网的快速发展，可以获取的文本数据量呈指数级增长，从而提高了文本挖掘的可行性。

数据的质量是文本挖掘的关键。

对于文本数据来说，质量问题可能涉及到文本的准确性、完整性和一致性等方面。

而质量较高的数据可以提供更可靠和准确的结果，对于文本挖掘的可行性至关重要。

生物医学文本挖掘目前研究工作综述讲学课件

模糊匹配（召回率81%、准确率74%、F值 77%）的系统性能好于精确匹配（召回率50%、
准确率59%、F值54%）。
NER
Hanisch等人利用基因与蛋白质名称的大型词典语义分类可能在蛋白质名称附近出现的词
特异度为95%，敏感度为90% Zhou等人使用基于丰富特征集合的方法训练了
隐马尔可夫模型，【构词特征（大写）、形态特征（前缀、后缀）、词性特征、语义触发（核心名词和动词）、别名特征】
在GENIA语料库上获得了66.5%的准确率， 66.6%的召回率。
其他的系统包括Narayanaswamy等人的、 Settles的以及Mika和Rost的
NER
Chen和Friedman采用MEDLEE系统识别与生物医学文本中表现型信息对应的短语
利用自然语言方法识别期刊论文摘要中的表现型短语以及在文本中由分散的词组成的表现型短语。பைடு நூலகம்
命名实体识别具有挑战性
不存在一个完整的包含各种类型的生物医学命名实体的字典
相同的词或短语由于上下文不同表达的是不同的事物
许多生物学实体有多个名称 PTEN和MMAC1 需要解决候选名称重复的问题
可能是由多个词构成的词组例如：颈动脉 carotid artery 因此需要判断实体名称的边界
曾被多个研究者作为命名实体识别组件用于关系抽取研究当中。
AbGene系统把Brill的词性标注扩展到包括基因和蛋白质名称作为标记类型
使用生物医学文本的7000个手工标注的句子作为训练语料
之后AbGene使用手工生成的基于语言统计特性的后处理规则进一步识别基因名称的上下文以及消除假阳性假阴性
William Hersh, MD is Professor and Chair of the Department of Medical Informatics & Clinical Epidemiology in the School of Medicine at Oregon Health &Science University (OHSU) in Portland, Oregon. Dr Hersh’s research focuses on the development and evaluation of information retrieval systems for biomedical practitioners and researchers.

文本挖掘技术综述

文本挖掘技术综述一、本文概述随着信息技术的快速发展，大量的文本数据在各个领域产生并积累，如何从海量的文本数据中提取出有用的信息成为了亟待解决的问题。

文本挖掘技术应运而生，它通过对文本数据进行处理、分析和挖掘，以揭示隐藏在其中的知识和模式。

本文旨在对文本挖掘技术进行全面的综述，从基本概念、主要方法、应用领域以及未来发展趋势等方面进行深入探讨，以期对文本挖掘技术的研究与应用提供有益的参考和启示。

本文将对文本挖掘技术的定义、特点、发展历程等基本概念进行阐述，帮助读者对文本挖掘技术有一个整体的认识。

接着，将重点介绍文本挖掘的主要方法，包括文本预处理、特征提取、文本分类、聚类分析、情感分析、实体识别等，并对各种方法的原理、优缺点进行详细的分析和比较。

本文还将探讨文本挖掘技术在不同领域的应用，如新闻推荐、舆情监控、电子商务、生物医学等，通过具体案例展示文本挖掘技术的实际应用效果。

同时，也将分析文本挖掘技术所面临的挑战和问题，如数据稀疏性、语义鸿沟、计算效率等，并探讨相应的解决方案和发展方向。

本文将对文本挖掘技术的未来发展趋势进行展望，随着、自然语言处理、深度学习等技术的不断发展，文本挖掘技术将在更多领域发挥重要作用，为实现智能化、个性化的信息服务提供有力支持。

本文将对文本挖掘技术进行全面而深入的综述，旨在为读者提供一个清晰、系统的文本挖掘技术知识框架，推动文本挖掘技术的进一步研究和应用。

二、文本挖掘的基本流程文本挖掘，作为数据挖掘的一个分支，专注于从非结构化的文本数据中提取有用的信息和知识。

其基本流程可以分为以下几个关键步骤：数据收集：需要收集并整理相关的文本数据。

这些数据可能来源于网络、数据库、文档、社交媒体等，涵盖了各种语言、格式和领域。

数据预处理：在得到原始文本数据后，需要进行一系列预处理操作，包括去除无关字符、标点符号，进行分词、词干提取、词性标注等。

这些操作的目的是将文本数据转化为适合后续处理的结构化形式。

数据挖掘在医学领域中的应用

数据挖掘在医学领域中的应用在现代医学领域中，数据分析已经成为了非常重要的一部分。

随着科技的不断进步，各种药品和医疗手段的研发和应用也在不断地拓展新的领域。

而数据挖掘则是其中非常重要的一环，作为分析和处理大量数据的有效方法，它的应用在医学领域中也越来越多。

数据挖掘在医学领域中主要用于以下几个方面：1、临床分析临床分析是指将临床数据进行分析，在患者的疾病阶段、症状、治疗方案、体检结果等方面建立一个系统化的分析模型。

这些数据可以来自于医院的电子病历系统、医学图像系统、检验报告系统等。

利用数据挖掘技术，可以从这些数据中发现患者疾病发生的规律，制定处方和治疗方案，从而提高医疗水平和疗效。

2、疾病预测疾病预测是指通过分析病人的病史、生活方式、遗传等因素，建立一个预测模型，预测患者是否会患某种疾病，同时探索患病的原因。

数据挖掘可以利用患者的基因数据、生理特征、环境因素等信息，为预防疾病提供更好的策略和方法。

3、病理分析病理分析是指通过对患者病理报告、组织切片、影像分析等多种方式，建立一个病理分析模型，来预测诊断和治疗方案。

数据挖掘可以从病理报告、组织切片中提取有效信息，进行细胞分析、组织分析等等，为医生提供更为精确的医学诊断和治疗方案。

4、药物研究药物研究是指利用机器学习算法，对大量数据进行统计和挖掘，从而预测未来药物的作用和副作用，进行新药开发和研究。

例如，可以通过研究药物分子结构和生物作用，预测药物的副作用和药效，优化药物结构和剂量，从而降低药物的风险性和提高治疗效果。

除了以上几个方面，数据挖掘还可以应用于医学图像分析、仿真模拟和医学决策等多个领域。

数据挖掘在医学领域中的应用，不但可以为医疗行业提供更高的效率和精度，也可以在个人防病和预防方面起到非常重要的作用。

当然，对于医学领域而言，数据的隐私和安全也是非常重要的，医疗行业必须确保数据隐私和安全的保护。

跨文化生物医学文本的语言学方法和应用

ｉｍｐｏｒｔａｎｔａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｉｎｃｌｕｄｉｎｇｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｅｎｔｉｔｙｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ
过程主要包括信息检索（ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＲｅｔｒｉｅｖｅ）、实体识别（Ｅｎｔｉｔｙｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）、信息抽取（ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｘｔｒａｃｔｉｏｎ）和数
ｐｌｉｅａｔｉｏｎｓｏｆｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓｉｎｂｉｏｍｅｄｉｃａｌｄｏｎｍｉｎｉｎｔｈｅｌｆｏｕｒｉｓｈｉｎｇＥｎｇｌｉｓｈｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｔｅｘｔｓ．Ｉｔａｌｓｏｓｕｍｍａｉｒｚｅｓｔｈｅ
关键词计算语言学
跨文化
生物医学自然语言处理
文本挖掘
和利用计算语言学分析生物文献时，形成了生物医学自然
语言处理ＮａｔｕｒａｌＬａｎｇｕａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｆｏｒＢｉｏｌｏｙ（ｇＢｉｏＮＬＰ）
ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓａｎｄｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｄａｔａｂａｓｅ．Ｔｈｅｎｔｈｅｐａｐｅｒｐｒｏｖｉｄｅｓｇｕｉｄｅｌｉｎｅｓｆｏｒａｐｐｌｙｉｎｇｒｅｌｅ —

生物医学文本挖掘及其应用课件

药物研发与发现
总结词
生物医学文本挖掘在药物研发与发现领域具有广泛应用，能够从大量医学文献中挖掘药物靶点、化合物等关键信息，加速药物研发进程。
详细描述
通过对大量医学文献进行文本挖掘，提取药物作用机制、靶点、化合物等信息，有助于发现潜在的药物作用靶点，预测化合物的生物活性，为新药研发提供有力支持。同时，通过挖掘已上市药物的疗效和副作用信息，有助于优化药物设计和治疗方案，提高药物疗效和安全性。
总结词
利用自然语言处理和深度学习技术，从非结构化文本中提取帕金森病相关的特征和信息，预测帕金森病的发病风险。
详细描述
通过对健康人群和帕金森病患者的电子健康记录、社交媒体帖子和医学文献等文本资源进行挖掘，提取帕金森病相关的运动障碍、自主神经功能紊乱、认知障碍等症状表现，建立帕金森病预测模型，实现早期预测和干预。
语义关系复杂
生物医学文本中存在复杂的语义关系，如病因、病理、治疗等，需要深入理解医学知识才能准确把握。
隐私与伦理问题
隐私泄露风险
生物医学文本中包含大量个人隐私信息，如患者姓名、病情等，处理不当可能导致隐私泄露。
伦理审查缺失
生物医学文本挖掘涉及伦理问题，如患者权益保护、研究成果的公正分配等，需要加强伦理审查和监管。
机器学习与深度学习技术在生物医学领域的应用包括疾病预测、药物发现、个性化医疗等方面，有助于推动生物医学研究的创新和发展。
数据可视化技术
数据可视化技术是将生物医学文本挖掘结果以图形、图像等形式呈现的技术，有助于直观地展示和分析数据。
数据可视化技术可以清晰地展示基因、蛋白质等实体之间的关系和模式，帮助研究者更好地理解数据和发现新知识。
流行病的传播规律和影响因素，为预防和控制流行病提供科学依据和技术支持。

生物医学文本挖掘技术的研究与进展

６ｏ万篇以上。如何在规模巨大的研究文献中有效地获取相关知识，该领域研究者所面临的挑战。作为生物信息是
学分支之一的生物医学文本挖掘技术就是一项高效自动地获取相关知识的新探索，年来取得了较大进展。这篇近综述介绍了生物医学文本挖掘的主要研究方法和成果，基于机器学习方法的生物医学命名实体识别、写词和即缩
维普资讯
第２２卷第３期２００８年５月
中文信息学报
ＪＯｕＲＮＡＬＯＦＣＨＩＮＥＳＩＯＲＭＡＴＩＥＮＦＯＮＰＲＯＣＥＳＩＳＮＧ
Ｖｏ．２１２，ＮＯ．３
Ｍａｙ．２８００
同义词的识别、名实体关系抽取，及相关资源建设、关评测会议和学术会议等。此外还简要介绍了国内研究命以相
现状，最后对该领域近期发展作了展望。
关键词：计算机应用；文信息处理；中生物信息学；本挖掘；息抽取；器学习文信机中图分类号：３１ＴＰ９文献标识码：Ａ
Ｔｅｈｏｏｙｃｎｌｇ，Ｈａｂｎ，Ｈｅｌｎｊａｇ１００，ｉａｒｉｉｇｉｎ５０１Ｃｈｎ）ｏ
Ａｂｓｒｃ：２１ｃｎｕｙｉｈｒｆｂｏｌｎｄｔｒｅｔａｔｅｔｒｓｔｅｅａｏｉｏｇｙａｈｅｅａｒｍｏｒｈａｈｕｒｄｔｏｕｓｎｃｄｅｉｐｅｓｐｕｉｈｅｅｔｎ６ｎｄｅｈａｄａａｍｃｐａｒｂｌｓｄａｎｎｕｌｎｔｓｆｅｄ．ＴｈｅｃｌｅｇｅｔｅｅｒｈｅｓｉｏｗＯａｏａｉａｌｎｄｅｆｃｉｅｙａｑｕｒｅｅｎｔｋｎｏｌｄａｌｙｉｈｉｉｌｈａｌｎＯｒｓａｃｒｓｈｔｕｔｍｔｃｌｙａｆｅｔｖｌｃｉｅｒｌｖａｗｅｇｅｆｏｇｅｓｚｆｂｉｅｉａｌｌｔｒｕｅＴｏａｒｓｈｓｉｓｅ，ｔｉｅｉａｅｉｎｇｈｓｂｅｏｍｅａｎｗｒｎｈｒｍｈｕｉｅｏｏｍｄｃｉｅａｔｒ．ｄｄｅｓｔｉｓｕｈｅｂｏｍｄｃｌｔｘｔｍｎｉａｃｅｂａｃｏｆｂｏｎｆｒａｉｓａｉｉｏｍｔｃｎｄｍａｄｇｅｏｇｅｓ．Ｔｈｉｕｖｙｉｔｏｅｒａｔｐｒｒｓ．ｓｓｒｅｎｒｄｕｃｓａｎａｒａｈｅｎｄｒｌｖｎｔｃｅｅｅｓｉｅｍｉｐｐｏｃｓａｅｅａａｈｉｖｍｎｔｎｔｉｅｅｒｈ，ｉｃｕｎｇｍａｈｉｅｎｉｅｈｏＯｎｈｓｒｓａｃｎｌｄｉｃｎｅｌａｒｎｇｍｔｄｓｔａｍｅｔｔｅｏｄｅｎｉｙｒｃｇｎｉｉｔｏｎ，ａｂｂｒｖｉｔｏｎａｙｎｅａｉｎｄｓｏｎｙｒｅｎｉｍｅｏｇ — ｔｏｎ，ｒｌｔｏｎｅｔａｔｏｉｅａｉｘｒｃｉｎ，ａｌａｅｅｎｔｒｓｒｅｃｎｓｒｃｉｓ，ｉｔｒａｔｏｌｅａｕｉｎｓａｃｄｍｉｔｒｓｗｅｌｓｒｌｖａｅｏｕｃｏｔｕｔｏｎｎｅｎｉｎａｖｌａｔｏｎｄａａｅｃｇａｈｅ～ｉ、、ｎｇｓＳｏｍｅｄｏｅｔｃｒｓａｃｓａｅｂｒｅｌｓｉｄａｍｓｉｅｅｒｈｅｒｉｆｙｄｅｃｒｂｅｎｄ，ｆｎａｌｐｏｐｅｔｖｖｌｐｍｅｓｉｈｅｎｅｒｆｔｅａｅｉｌｙ，ｒｓｃｉｅｄｅｅｏｎｔｎｔａｕｕｒｒａｉｉａｔｄ．ｎｔｃｐｅＫｅｗｏｄ：ｃｍｐｕｔｒａｐｉａｉｎ；Ｃｈｉｓｎｆｒａｉｐｏｅｓｎｙｒｏｅｐｌｃｔｏｎｅｅｉｏｍｔｏｎｒｃｓｉｇ；ｂｉｎｆｒａｉｓ；ｔｘｔｉｎｏｉｏｍｔｃｅｍｎｉｇ；ｉｏｒａｉｎｅｒｃｎｆｍｔｏｘｔａ～

深度学习在医疗文本挖掘与知识抽取中的应用探索

深度学习在医疗文本挖掘与知识抽取中的应用探索深度学习作为一种机器学习的分支，近年来在各个领域都有着广泛的应用。

医疗领域作为深度学习技术的应用热点之一，其在文本挖掘与知识抽取方面的探索和应用也成为了学术界和医疗行业的关注焦点。

本文将主要探讨深度学习在医疗文本挖掘与知识抽取中的应用现状以及未来发展方向。

一、医疗文本挖掘的意义和挑战1.1 医疗文本挖掘的意义医疗领域积累了大量的文本数据，如病历、医学文献、临床试验报告等，蕴含着丰富的医疗知识。

通过对这些文本数据进行挖掘，可以帮助医生和研究人员提取有效的信息，辅助临床决策、疾病预测和医学研究，对提高医疗水平和治疗效果有着重要的意义。

1.2 医疗文本挖掘的挑战医疗文本的特点包括词汇丰富、语义复杂、词序不确定性等，使得传统的文本挖掘方法难以处理。

此外，医疗文本中存在大量的实体、关系和事件等知识，在挖掘过程中需要更准确地理解和提取这些知识。

因此，如何利用深度学习技术解决医疗文本挖掘中的问题成为了亟待解决的挑战。

二、深度学习在医疗文本分类中的应用2.1 医疗文本分类的任务和方法医疗文本分类是指根据文本的内容将其归属到不同的类别中，如疾病分类、药物分类等。

传统的医疗文本分类方法主要基于规则和统计特征，如朴素贝叶斯、支持向量机等，这些方法对特征选择和特征表示有一定的局限性。

而深度学习技术通过构建深度神经网络模型，可以自动学习文本的特征表示，提高分类的准确性和泛化能力。

2.2 深度学习在医疗文本分类中的应用实例近年来，研究人员和医疗行业已经开始采用深度学习技术进行医疗文本分类的研究和应用。

例如，利用深度卷积神经网络（CNN）模型对病理切片图像进行分类，可以辅助医生进行早期病变的诊断。

此外，利用长短时记忆网络（LSTM）模型对病历文本进行分类，可以快速准确地判断病人的病情和疾病类型。

三、深度学习在医疗知识抽取中的应用3.1 医疗知识抽取的任务和方法医疗知识抽取是指从医疗文本中抽取出有意义的实体、关系和事件等重要知识。

自然语言处理技术在医疗文本分析中的应用与挖掘

自然语言处理技术在医疗文本分析中的应用与挖掘自然语言处理（NLP）是一门研究人类语言与计算机之间相互作用的学科，目的是实现人机之间的自然语言交流。

随着大数据时代的到来，NLP技术在医疗领域的应用逐渐受到关注。

医疗文本分析，作为NLP的一个重要应用领域，利用计算机技术和人工智能算法对医疗文本进行解析和挖掘，为医疗决策提供可靠的依据。

在医疗文本分析中，NLP技术可以被广泛应用于病历文本、医学文献、患者问答等领域。

首先，NLP技术可以对病历文本进行自动化分析，提取出关键信息，如病人的基本信息、诊断结果、治疗方案等，并进行自动化归档和整理。

这使得医生在接诊过程中能够更快速地获取到患者的病史，提高了诊断的准确性和效率。

同时，NLP技术还可以通过对大量病历文本数据的挖掘和分析，发现不同病种之间的关联性，为未来的临床决策提供参考。

其次，NLP技术在医学文献分析中也起到了重要的作用。

医学文献数量庞大，且内容复杂，人工阅读和理解需要耗费大量时间和精力。

NLP技术可以将这些医学文献进行语义分析和关系抽取，提取出重要的医学知识和研究成果，帮助医生和研究人员快速获取信息，进一步促进医疗科研的进展。

此外，NLP技术还可以应用于患者问答系统中。

通过对自然语言的理解和分析，患者可以通过简单的语音或文字输入咨询问题，系统会根据患者提供的信息自动回答问题或给出相应的建议。

这使得患者可以随时随地获得医疗健康咨询，减轻医生的负担，提高医疗资源的利用效率。

然而，在医疗文本分析中使用NLP技术也面临一些挑战和问题。

首先，医疗领域的大部分文本都是非结构化的，既有口头表达，也有书面记录，缺乏统一的语义规范。

因此，NLP技术需要处理不同的语言表达方式和患者个体差异，对语义和上下文进行准确理解。

其次，医疗文本中包含大量的专业术语和医学知识，对NLP算法的知识表示和语义关系抽取要求比较高。

此外，医疗数据的隐私和安全性也是值得考虑的问题，如何在保证数据安全的前提下利用NLP技术进行分析和挖掘，需要进行进一步的研究和探索。

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• 易获取 • 免费
5
基本概念（1）
• 术语（Term）：专门领域里的名称。 • 术语集（terminology）：术语的集合。
– 生物医学文本中到处是术语，是医学知识的基本构件。 – 如各种细胞的名称，蛋白质、医学设备、疾病、基因突变、化学物质名、蛋白质域的名称。
• 名称如此重要，需要在文本中识别之，这个工作称为生物医学文献中的命名体识别（NER,Named Entity Recognition ）。
2014-11-21
自然语言处理
• 让计算机替我们看文献吧！ • 比较难：
– 计算机需要专门的知识才能读懂文本。
• 自然语言处理（Natural Language Processing ， NLP）：专门训练计算机掌握这种知识的学科。 • 生物医学文本挖掘（Biomedical text mining ）是一个专门处理生物学、医学和化学文本的分支学科。也叫BioNLP • 有些人把NLP当做text mining的同义词。
– 在同一段文字中同时出现的两个术语可能有关联。
– 例如，某种蛋白质与一种疾病总是在同一文摘中出现，有理由假设该蛋白与疾病的某个方面有关。 – 共现的次数越多，越有意义。可以定量排序，通过统计处理排除偶然的关联。
27
关联度
• 假设有t1和t2两个词共现，最简单的信度指标就是含有这两个词的文章数c（t1t2），但是要标准化，去掉两个词各自出现频次对共现次数的影响。
• “ocular complication of myasthenia gravis” （重症肌无力的眼部并发症） • “ocular complication”和“of myasthenia gravis” • “ocular complication”分为“[mod （ocular），head（complication）]
– 捕获磷酸化的模式，应当依次含有：
• 一种酶的名字 • 磷酸化的动词 • 一种基质的名字
2014-11-21
发现关系的工具
• FACTA：Medline文本中概念共现情况。 • MedGene 和BioGene：利用共现发现基因优先级别。 • Endeavour 和G2D 利用文本和其他数据源分析基因优先级别。 • PolySearch利用启发式加权技术，给不同的共现不同的权重。 • Anni使用文本轮廓测量术语之间的关系。 • iHOP：挖掘PPI最流行的工具。 • RLIMS-P 利用语言模式发现磷酸化过程中的激酶、基质和磷酸。 • E3Miner发现泛素化，包括上下文信息。
2014-11-21
网上在线检索的基因名称信息
2014-11-21
14
下载的基因名称信息
2014-11-21
NER的原理
文本（PubMed Abstracts）
软件
词表
名称（基因名，蛋白质名）
2014-11-21
词表之间的联系
• 词表太多，又创建了词表，把术语集匹配起来，词表之词表，超级词表。meta • BioThesaurus：多个词表中蛋白质的同义词 • Unified Medical Language System(UMLS)：一体化医学语言系统，120多个词表，4百万个术语。
• 点间互信息
• p为文章数除以文章总数。
2014-11-21
关系抽取：共现
• GoDisease：/ • 输入‘‘leukoencephalopathy, progressive multifocal’’[mh]
2014-11-21
返回结果：
• •
所有提及PML的文摘中的基因。出现次数越多的基因，越可能与PML有关联。如果某基因在PML中不成比例地高于其他疾病，则该基因可能与PML有特殊关系。
2014-11-21
2014-11-21
检索候选词及候选词的评价
• 检索超级词表，检索到包含有至少一个变形体的候选字串集合。 • 计算出与输入的短语词相匹配的候选词，然后用4种指标的加权平均组成的语言学评价函数，计算输入短语与候选词之间的匹配程度：
– 中心度：即包含中心词； – 变形情况：距离倒数的平均值； – 覆盖面和内敛度：测量候选词与文本的匹配程度和有多少个片段
2014-11-21
关系抽取：确切关系
• 明确描述的关系：比共现更好的证据。 • 例如： ‘‘We describe a PML in a 67-year-old woman with a destructive polyarthritis（多关节炎） associated with antiJO1 antibodies treated with corticosteroids’’
生物医学文本挖掘及其应用
中国医科大学医学信息学系崔雷
目的
• 介绍生物信息学文本挖掘工具 • 文本挖掘不再是信息专业的领域
• 例子：二者关系
– 进行性多灶性白质脑病（progressive multifocal leukoencephalopathy，PML） – 抗体antibodies
• Monoclonal antibodies，efalizumab（依法珠单克隆抗体）
2014-11-21
/software/f acta/main.html
2014-11-21
GoDisease+iHOP+Cytoscape
2014-11-21
发现：Discovery
• Besides finding relationships, text miners are also interested in discovering relationships • Swanson：undiscovered public knowledge • 【见例子1】
• 自动匹配：
Medline abstracts recognizing names of genes
mapping them to their corresponding gene identifiers (e.g., Entrez Gene ID)
11
HGNC database of human gene names HUGO Gene Nomenclature Committee /
2014-11-21
/m/user_content.aspx?id=42340
MetaMap工作原理
/m/user_content.aspx?id=42340
2014-11-21
MetaMap工作原理：切分
2014-11-21
MetaMap工作原理：产生变形体
• Ocular{[adj]，0=””– Eye,*noun+,2=”s”-同义词 • Eyes,*noun+,3=”si”-同义词的复数 • Optic,*adj+,4=”ss”-同义词的同义词 • Ophthalmic,*adj+,4=”ss”-同义词的同义词 – Ophthalmia,*noun+,7=”ssd”-同义词的同义词的变形 – Oculus,*noun+,3=”d”-变形 – Oculi,*noun+,4=”di”-同义词的复数
基本概念（3）
• Terminology:手工构建的，因此是受控的。
– HUGO：基因术语集 – ICD：国际疾病分类法。 – Gene Ontology：基因本体。
• 不仅仅是术语列表，还包括：
– 术语表+同义词=thesaurus – 术语表+术语之间的关系=taxonomies, ontology
– 例如，蛋白质间相互作用可以是直接的，也可以是间接的，取决于动词
• 直接动词有to bind, to stabilize, to phosphorylate • 间接的动词有to induce, to trigger, to block。
• 文献中描述的蛋白质相互作用的不同性质部分地反映了所采用的实验方法和相互作用本身的性质。 • 常用的捕获文本变异的方法就是把各种表达方式辨认出来，并写下捕获这些变异的规则。
24
/~bsettles/abner/
25
• A（Whatizit）：蛋白-蓝色，疾病-深红，基因本体 -浅红，化学物质-深红，物种-红色 • B（ABNER）：蛋白和细胞株 • C（BIOCreAtIvE metaserver ）
发现关系
• 识别术语之后，下一步自然是寻找术语之间的关系。 • 发现关系的最简单途径就是共现：
/pirwww/iprolink/biothesaurus.shtml
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2014-11-21
2014-11-21
2014-11-21
术语识别工具
• Whatizit：识别多种术语，通过网页。 • Abner：单机版，识别5种术语：蛋白、DNA、 RNA、细胞株、细胞类型。 • 更专指的术语识别工具：
2014-11-21
文本挖掘的应用实例
• 按照匹配程度排列这些候选词。
2014-11-21
2014-11-21
关系抽取：PPI
• protein-protein interactions (PPI)：文本挖掘的重头戏 • 利用三元体表达，构建PPI网络，节点是蛋白质，动词为边。 • 分析文本挖掘出来的PPI网络时，应当注意阅读和理解支撑信息。
基本概念（2）
• 尽管术语的定义似乎很明确，但是很难精确定义。 • early progressive multifocal leukoencephalopathy • Refer to • early progressive multifocal leukoencephalopathy • progressive multifocal leukoencephalopathy • multifocal leukoencephalopathy • Leukoencephalopathy